存算一体：后摩尔时代的AI芯片架构

随着人工智能技术的飞速发展，AI芯片架构也在不断演进。传统的AI芯片架构往往将存储和计算单元分开设计，导致数据传输效率低下，能耗较高。为了解决这个问题，存算一体架构应运而生，成为后摩尔时代AI芯片发展的重要方向。

存算一体，顾名思义，是将存储和计算单元深度融合的一种架构。这种架构利用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的紧密结合，实现了高性能和低功耗。在存算一体架构中，计算操作直接在存储介质上进行，避免了传统架构中频繁的数据搬移，从而大大提高了数据处理效率。

后摩智能作为AI芯片领域的佼佼者，已经成功研发出业内首款存算一体大算力AI芯片。该芯片采用22nm成熟工艺制程，样片算力高达20TOPS，可扩展至200TOPS，计算单元能效比达20TOPS/W。在智能驾驶场景下，该芯片成功跑通了多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径。

值得一提的是，后摩智能还基于SRAM存储介质，推出了鸿途™H30芯片。该芯片采用数字存算一体架构，具备低访存功耗和高计算密度的特性。在Int8数据精度下，鸿途™H30的物理算力高达256TOPS，所需功耗仅为35W，AI核心IPU能效比可达15Tops/W，是传统架构芯片的7倍以上。这款芯片主要面向智能驾驶市场，有望为自动驾驶技术的发展注入新的活力。

除了已经推出的产品外，后摩智能还规划了三代芯片架构。第一代是“天枢架构”，专注于智能驾驶领域；第二代是“天璇架构”，可应用于更多场景，包括终端场景、自动驾驶和云端场景等；第三代IPU将面向通用人工智能打造，命名为“天玑架构”。这些架构的推出，展示了后摩智能在存算一体领域的前瞻性和实力。

存算一体架构的优势不仅体现在性能提升上，还在于能耗降低和成本控制。由于减少了数据搬移和存储访问的功耗，存算一体架构在能效比方面具有显著优势。此外，采用成熟工艺制程的芯片可以有效控制制造成本，使得存算一体架构在经济上也具有竞争力。

当然，存算一体架构也面临一些挑战。首先，SRAM作为存算一体介质，其存储容量和可靠性需要得到进一步提升。其次，存算一体架构的设计和实现难度较高，需要克服诸多技术难题。然而，随着技术的不断进步和创新，这些问题有望得到解决。

总之，存算一体作为后摩尔时代AI芯片架构的重要方向，为人工智能技术的发展带来了新的机遇和挑战。后摩智能在这一领域的实践表明，存算一体架构具有广阔的应用前景和巨大的市场潜力。未来，随着技术的不断突破和创新，我们有理由相信存算一体架构将在人工智能领域发挥更加重要的作用。